室内移动机器人路径规划：基于优化A*算法的研究

"基于改进A*算法的室内移动机器人路径规划 (2012年) - 论文" 本文详细探讨了如何针对室内移动机器人在结构化环境中的路径规划问题，提出了一种改进的A*算法。传统的A*算法虽然在路径搜索中表现出高效性，但在实际应用中存在一些局限，例如规划路径中包含过多冗余点，以及机器人在拐点处难以调整自身姿态以适应转向。为了克服这些缺点，作者王殿君首先介绍了全局地图构建的方法，强调了栅格法在构建环境地图中的应用，这种方法能够将复杂的环境抽象成二维网格，便于机器人理解和导航。 接着，文章深入分析了A*算法的基本原理，该算法通过结合启发式信息和实际代价来寻找最优路径。然而，原始的A*算法规划出的路径可能包含过多的坐标点，这增加了路径执行的复杂性和时间消耗。针对这一问题，作者提出了改进的A*算法，它能有效地识别并减少冗余点，同时计算出拐点位置、旋转方向以及所需的最小旋转角度。这样的改进使得机器人在接近拐点时可以提前调整姿态，从而更平滑地进行转向。 通过实际的移动机器人定位实验，证明了改进后的A*算法的有效性。实验结果显示，改进算法不仅成功简化了路径，减少了不必要的坐标点，而且使机器人在拐点处能够灵活地调整姿态，满足了室内移动机器人全自主运动的需求。这表明，该算法对于提高室内移动机器人的导航性能和自主性具有显著的提升作用。 总结起来，这篇论文的核心知识点包括： 1. 全局地图构建方法，特别是栅格法的应用，用于构建室内环境的地图表示。 2. A*算法的基础理论及其在路径规划中的应用，以及其存在的路径冗余和拐点处理问题。 3. 改进的A*算法，包括如何减少冗余点，计算拐点信息和旋转角度，以改善机器人的路径执行能力。 4. 实验验证，证明改进算法提高了路径规划效率和机器人的自主导航能力。 关键词：移动机器人、路径规划、定位系统、A*算法、拐点处理、旋转角度计算、室内导航。